L'intelligence artificielle ou l'automatisation peuvent-elles résoudre le problème de la faible efficacité énergétique des bâtiments ?

Un nouvel outil développé par le Lawrence Berkeley National Laboratory aux États-Unis peut aider à automatiser les logiciels de détection et de diagnostic des pannes, minimisant ainsi le besoin d'interaction homme-machine, augmentant ainsi l'efficacité et réduisant les émissions de carbone.

Aujourd'hui, les systèmes d'automatisation des bâtiments et de gestion de l'énergie deviennent de plus en plus nécessaires dans la gestion des installations, ce qui a un impact direct sur l'exploitation des bâtiments, car les graphiques permettent aux propriétaires et aux exploitants d'atteindre plus haut face au changement climatique en termes d'efficacité, de flexibilité. et l'élasticité. Mais ces outils sophistiqués s’accompagnent d’une complexité accrue et de l’introduction d’erreurs, souvent au détriment de l’efficacité offerte par ces technologies.

En conséquence, la technologie de détection et de diagnostic des défauts des bâtiments (FDD) devient de plus en plus populaire, permettant aux propriétaires d'économiser des millions de dollars en coûts de construction chaque année, avec une période de récupération généralement inférieure à deux ans. Les outils FDD automatisent le processus de détection des pannes du système CVC et des performances sous-optimales pour aider à diagnostiquer les causes potentielles. Le FDD se trouve généralement au-dessus des systèmes d'automatisation des bâtiments (BAS) existants, selon un rapport de février 2022 du Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) à Berkeley, en Californie.

Cependant, si les outils FDD commerciaux semblent être une panacée pour améliorer l’efficacité énergétique et ainsi réduire les émissions de carbone, il reste encore un petit problème : une solution humaine s’impose. Le rapport du LBNL indique : « Une fois qu'un défaut est détecté, une intervention humaine est nécessaire pour réparer le défaut, ce qui entraîne souvent des retards, voire une inaction, entraînant des coûts d'exploitation et de maintenance supplémentaires et un impact sur les conditions de confort au sein du bâtiment. » en d’autres termes, l’efficacité, les économies d’énergie et l’empreinte carbone des bâtiments dépendent encore largement des personnes.

Selon LBNL, la correction automatisée des défauts pour les applications commerciales FDD s'avère très prometteuse pour boucler la boucle entre les diagnostics passifs et le contrôle actif. Dans certains cas, ces outils peuvent intégrer l’intelligence artificielle (IA) pour la maintenance prédictive, offrant ainsi aux gestionnaires d’installations plus de flexibilité et de liberté que jamais.

Problème : les contrôles sont sujets aux erreurs

Selon les statistiques, les bâtiments consomment 70 % de l'électricité aux États-Unis, représentent près de 33 % des émissions mondiales de carbone provenant de la combustion de carburants et représentent environ 20 % du total des gaz à effet de serre. émissions. Par conséquent, les bâtiments doivent devenir de plus en plus efficaces et prévoir les problèmes de leurs systèmes avant qu’ils ne surviennent.

Cependant, les outils FDD ne sont pas infaillibles. En fait, des études estiment que les pannes d’équipements existants et les problèmes de contrôle peuvent augmenter considérablement les émissions de gaz à effet de serre et les factures d’énergie à hauteur de 17 milliards de dollars et 90 millions de tonnes d’équivalent CO par an, selon le LBNL et le département américain de l’Énergie (DOE).

« Il s'avère que les opportunités les plus impactantes sur l'énergie que nous rencontrons le plus souvent peuvent être traitées grâce à une correction automatisée des défauts et à une optimisation du contrôle », a déclaré LBNL.

Ces opportunités d'amélioration des performances énergétiques comprennent :

Optimisation des points de consigne de température de verrouillage élevé de l'économiseur.

1. Correction des plans CVC mal programmés.
2. Libérez les remplacements de contrôle inutiles.
3. Calibrage du capteur de température de polarisation.
4. Réglage automatique du cycle.
5. Mettez en œuvre des stratégies de réinitialisation des meilleures pratiques.
6. Optimisez les paramètres du point de consigne de la température de la zone.
7. « Nous travaillons actuellement à étendre notre suite de solutions de contrôle sans problème, les meilleures de leur catégorie, à un plus large éventail de partenaires FDD et à inclure des stratégies supplémentaires telles que la mise en service automatisée/les tests fonctionnels et la flexibilité des exigences », a déclaré Granderson.

Solution : Comment l'automatisation améliore les résultats FDD

En 2016, LBNL s'est associé au ministère américain de l'Énergie et à divers partenaires industriels pour lancer la campagne Smart Energy Analytics, un partenariat public-privé qui a abouti aux dernières innovations dans le domaine du bâtiment. Analytics, le plus grand ensemble de données sur les coûts, les avantages et l'utilisation. Au cours des années qui ont suivi, LBNL s'est également associée aux principaux fournisseurs nationaux de technologies FD pour étendre la technologie de pointe au-delà de ce qui était auparavant disponible. Granderson a déclaré que son équipe a développé et mis en œuvre des capacités de programmation supplémentaires pour corriger automatiquement les défauts une fois qu'ils sont identifiés par le logiciel FDD existant.

Dans une étude de terrain réalisée en 2020 avec deux partenaires utilisateurs finaux, LBNL a développé et déployé un ensemble de sept algorithmes de correction de défauts pour les systèmes CVC dans des bâtiments réels à l'aide des tests des plates-formes de fournisseurs BAS existantes. Les variables corrigées par l'algorithme couvrent les horaires, les points de consigne, les lectures de capteurs, les commandes, les demandes de chauffage/refroidissement et les paramètres proportionnels, intégraux et dérivés (PID).

Historiquement, la technologie FDD a été intégrée aux systèmes d'automatisation des bâtiments pour capturer les données opérationnelles relatives aux opérations des systèmes et des équipements dans un format « lecture seule ». « La première chose que nous avons faite a été d'améliorer l'interface afin que le système FDD puisse également « écrire » des commandes dans le BAS », explique Granderson.

L'équipe a ensuite développé une bibliothèque de logique d'ingénierie qui définit comment résoudre divers problèmes liés au contrôle en modifiant les paramètres du système de contrôle généralement accessibles via le protocole BACnet.

Enfin, l'équipe a intégré la logique de correction dans la plateforme FDD et l'interface utilisateur orientée opérateur. Désormais, une fois que le système FDD détecte et diagnostique un défaut, l'opérateur est informé du problème ainsi que des actions correctives recommandées. Après approbation de l'opérateur, des actions correctives seront mises en œuvre et le défaut résolu.

Granderson a fourni l'exemple suivant : Un point de consigne de température de zone trop agressif peut être signalé à l'attention de l'opérateur et corrigé avec le message "Le point de consigne de refroidissement pour cette zone est de 66 degrés, ce qui est inférieur à celui recommandé. Souhaitez-vous régler le point de consigne à 68 degrés recommandés ?" Avec l'approbation de l'opérateur, le système FDD est capable d'écrire un point de consigne révisé de 68 degrés Fahrenheit au contrôleur de zone via son interface avec le BAS. Une fois cette action terminée, le défaut est résolu et le système FDD revient à la détection et au diagnostic du problème.

En plus de la correction des défauts, LBNL étend également les fonctions du système FDD pour contrôler l'optimisation. Tout d'abord, il a développé et testé une méthode pour mettre en œuvre les meilleures pratiques d'ajustement et des stratégies de réinitialisation réactives pour la pression statique de l'unité de traitement d'air et la température de l'air d'alimentation conformément au Guide ASHRAE 36 : Séquence de fonctionnement haute performance pour les systèmes CVC. Parmi ces solutions, la technologie de LBNL supprime les zones « spéciales » qui connaissent une consommation d'énergie accrue en raison de besoins de chauffage ou de refroidissement non satisfaits.

Granderson a noté que même si LBNL n'utilise pas actuellement l'IA dans les méthodes de correction des défauts qu'elle développe, certains fournisseurs de FDD utilisent l'IA dans certaines parties de leurs piles technologiques.

Building IQ, basé à Sydney et Fargo, dans le Dakota du Nord, a lancé ce qu'il appelle un service de détection des défauts basé sur les résultats (OFD), qui combine l'intelligence artificielle, l'analyse énergétique et l'expertise humaine pour surmonter les lacunes de nombreux services FDD. « La détection des pannes basée sur les résultats est une solution complète qui oriente la détection des pannes dans une direction meilleure et plus large », a déclaré Michael Nark, alors président-directeur général de l'entreprise, dans un communiqué de presse express de juin 2018.

« Il y parvient en acceptant le rôle essentiel joué par les experts en installations et en l'augmentant avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle de pointe. Que les données soient bonnes ou mauvaises, l'OFD fonctionne et exploite l'apprentissage automatique pour transformer les données en transferts de charge. vers le cloud. Le résultat est que les exploitants de bâtiments n'ont pas à perdre un temps et des ressources précieux à rechercher des centaines de fiches de pannes quotidiennes. Grâce à OFD, les exploitants peuvent se concentrer sur ce qui doit réellement être réparé, sur leurs locataires et sur les résultats. . "

Avantages des systèmes FDD automatisés

« Il existe des niveaux surprenants d'inefficacité cachés dans nos bâtiments », a déclaré Granderson. « Les systèmes de contrôle automatisés maintiennent les niveaux de température et d'humidité et maintiennent les systèmes en fonctionnement pour le confort des occupants. régler, ne peut pas s'arrêter après les heures d'ouverture ou peut utiliser des paramètres qui gaspillent de l'énergie et augmentent les coûts et les émissions de gaz à effet de serre. »

Elle a déclaré que la technologie FDD automatisée peut analyser en continu les données opérationnelles pour fournir aux opérateurs du bâtiment et au personnel de gestion de l'énergie une solution. , notant que "les avantages sont substantiels. Notre travail montre que les organisations utilisant des systèmes FDD dans l'ensemble de leurs portefeuilles économisent en moyenne 9 %, avec une période de retour sur investissement de deux ans." L'ajout de capacités automatisées de correction des pannes peut encore étendre les avantages, a-t-elle poursuivi. Au lieu d'attendre des semaines ou des mois pour que les problèmes soient résolus, les problèmes peuvent être résolus en quelques heures et l'expertise précieuse du personnel peut être mise à profit pour résoudre les problèmes les plus difficiles.

« De plus, la possibilité de réécrire les commandes de contrôle dans le BAS nous permet également de mettre en œuvre une optimisation du contrôle de supervision », a-t-elle déclaré. "Fournir un contrôle d'optimisation de supervision via un système FDD permet une mise en œuvre évolutive sur différentes années et marques de BAS sans avoir besoin de mises à niveau coûteuses, alors que des approches plus traditionnelles peuvent nécessiter des modifications directes de la programmation BAS basée sur l'automatisation et l'intelligence artificielle et." Les solutions BEMS ont été adoptées dans le secteur de la construction commerciale dans le monde entier. Par exemple, Ability BE Sustainable with Efficiency AI d’ABB gère actuellement plus de 275 bâtiments totalisant plus de 100 millions de pieds carrés. Collectivement, ces installations réduisent les émissions de CO2 de plus d'un million de tonnes par an, le tout en tirant parti des investissements déjà réalisés dans l'automatisation des bâtiments.

L'avenir des bâtiments intelligents est une amélioration continue

De bonnes données sont à la base des systèmes d'automatisation et de gestion des bâtiments, et plus il y a de données pouvant être introduites dans les systèmes de gestion de l'énergie et d'information, mieux c'est. À mesure que les outils FDD et les logiciels d'automatisation évoluent, la mise en œuvre, l'évolutivité et la fiabilité des bâtiments intelligents continueront de s'améliorer, et les propriétaires de bâtiments et les gestionnaires d'installations qui souhaitent se lancer dans cette aventure auront les outils à leur disposition.

En octobre 2020, LBNL a publié une présentation d'applications pour aider les parties prenantes à comprendre par où commencer, mettre en évidence les meilleures pratiques des participants à l'événement Smart Energy Analytics et fournir des exemples d'innovations en cours dans l'industrie.

«Nous testons déjà ces nouvelles fonctionnalités dans un certain nombre de bâtiments et de produits BAS», a déclaré Granderson. « Les résultats à ce jour indiquent qu'ils peuvent être évolutifs sur différents contrôleurs, avec une légère amélioration supplémentaire en matière de développement et de mise en œuvre fournie par les fournisseurs de FDD. Étant donné que ces capacités technologiques émergentes sont fournies par leurs partenaires via les fonctionnalités ou modules de nos produits, LBNL sera en mesure de suivre les progrès incrémentiels. coûts par rapport aux systèmes FDD traditionnels

« Tout cela est très nouveau et encore en pleine maturité, mais ce qui est passionnant dans ce travail, c'est ce qu'il nous montre sur l'avenir des bâtiments intelligents. Nous demandons de plus en plus à nos bâtiments de devenir des émetteurs nets de gaz à effet de serre, d'intégrer un nombre croissant de ressources énergétiques distribuées et de fournir des environnements intérieurs sains et confortables tout en s'harmonisant avec les réseaux renouvelables.

« La seule façon d’y parvenir à grande échelle est d’exploiter l’infrastructure logicielle moderne fournie par FDD et d’autres logiciels de bâtiments intelligents. Cela nous fournit un canal pour « pousser » continuellement des solutions de contrôle et d’analyse améliorées.

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